ttslearn
v0.2.2 (2022-01-04)
Le japonais continue ci-dessous (followers japonais)
Anglais: Ce livre est écrit en japonais et primaire se concentre sur les TTs japonais. Certaines fonctionnalités (par exemple, implémentations de réseau neuronal) dans cette base de code peuvent être utilisées pour d'autres langues. Cependant, nous n'avons préparé aucun guide ou code pour les systèmes TTS non japonais. Nous pouvons étendre la base de code pour d'autres langues à l'avenir, mais nous ne pouvons garantir que si nous y travaillions.
pip install ttslearn
pip install ttslearn . Il peut être utilisé non seulement comme exemple de code pour les livres, mais aussi comme bibliothèque de synthèse de la parole générale.ttslearn est utilisée, le référentiel comprend des recettes de synthèse de la parole à l'aide du corpus JSUT et du corpus JVS.Pour une documentation plus détaillée, voir https://r9y9.github.io/ttslearn/.
Le code source est sous licence par le MIT. Peut être utilisé à des fins commerciales et non commerciales. Pour plus d'informations, consultez le fichier de licence.
La page de version de ce référentiel distribue des modèles formés qui sont appris à l'aide du corpus JSUT et du corpus JVS. Ces modèles qualifiés ne sont disponibles qu'aux «fins non commerciales». Lorsque vous utilisez un modèle formé, veuillez également vérifier les conditions d'utilisation de chaque corpus.
En outre, l'auteur ne sera pas responsable des réclamations, dommages-intérêts ou autres obligations dues à l'utilisation du modèle savant.
En annexe, nous avons compilé les spécifications pour les étiquettes de contexte complètes pour la synthèse de la parole japonaise. Pour plus d'informations, consultez les documents / annexe.pdf.
Si vous avez des questions sur le contenu ou le code source du livre, veuillez nous contacter via le problème GitHub et nous répondrons autant que possible.
L'errata de ce livre est résumé au lien ci-dessous.
Errata de ce livre
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